我正在阅读cs231课堂笔记（http://cs231n.github.io/convolutional-networks） 这是我的问题来自：
如果我们假设所有体积都有C通道，则可以看出单个7x7 CONV层将包含C×（7×7×C）= 49C ^ 2参数，而三个3x3 CONV层仅包含包含3×（C×（3×3×C））= 27C ^ 2个参数。
但为什么不是（7 * 7 * C）和（3 * 3 * C）？滤波器应具有相同的输入通道大小。对？
答案 0 :(得分：0)
每个过滤器都在C通道上工作，因此它具有NxNxC参数。如果N = 7，则得到7x7xC。
使用此过滤器后，您只能获得一个大小为宽x高的输出通道。
因此，为了在输出端获得C通道，您需要使用C滤波器。
C（滤波器）* N（滤波器宽度）* N（滤波器高度）* C（滤波器正在工作的通道数，即输入层中的通道数）